Uwe Regensburger

Stauassistenz und -automation

Die Stausituation, s. Abb. 52.1, wird von jedem Autofahrer als belastend und storend empfunden: Der meist unvorhergesehene zusatzliche Zeitaufwand durch einen Stau bei einer Fahrt zur Arbeit, zum Einkaufen, zu Freunden oder in den Urlaub beinhaltet ein hohes Mas an Unzufriedenheit, Stress und Aggression.

Detektion und Bestimmung des Abstandes von Straßenfahrzeugen in großer Entfernung

In dem hier vorgestellten Beitrag wird ein zweistufiges Verfahren zur Objekterkennung und Abstandsbestimmung von Strasenfahrzeugen auf Autobahnen und Landstrasen vorgestellt. Zunachst wird eine entfernungsbasierte Bildsegmentierung unter Verwendung eines Stereokamerasystems durchgefuhrt. Hieraus werden relevante Bildbereiche extrahiert, die erhabene Objekte kennzeichnen. Diese konnen neben Strasenfahrzeugen beispielsweise auch Bruckenpfeiler, Busche oder Leitplanken sein. Um nun Strasenfahrzeuge in den extrahierten Bildbereichen zu erkennen, wird im darauffolgenden Schritt eine Klassifizierung durchgefuhrt. Mit Hilfe von Clusteralgorithmen werden typische Merkmale von Strasenfahrzeugen bestimmt. Nach diesen Merkmalen wird in den relevanten Bildbereichen gesucht, und ihre Orte mit der internen 2-D Modellvorstellung eines neuronalen Netzes verglichen. Die resultierenden Objekte werden uber die Zeit verfolgt und deren Abstand und laterale Position relativ zum eigenen Fahrzeug bestimmt. Daraus kann ihre situative Relevanz fur das eigene Fahrverhalten berechnet werden.

Robuste Erkennung von Straßenfahrzeugen im Rückraumbereich eines Straßenfahrzeuges

In diesem Beitrag wird ein Verfahren zur spurgenauen Objekterkennung und Abstandsbestimmung von Strasenfahrzeugen im Ruckraumbereich eines Strasenfahrzeuges vorgestellt. Zur Erkennung von Strasenfahrzeugen wird das Bewegungsverhalten von Objekthypothesen, die ein Stereokamerasystem aufgrund einer 3D Vermessung des Ruckraumes liefert, bewertet. Zur Unterdruckung von fehlerhaften Detektionen werden die Objekthypothesen mit einem Kaiman-Filter gestutzten Trackingalgorithmus uber die Zeit verfolgt. Die resultierenden Objekte sowie der gefahrene Weg des eigenen Fahrzeuges werden in eine lokale Karte eingetragen. Die Relevanz erkannter Objekte kann mit Hilfe dieser Karte ermittelt werden.